Agrupamento de Dados
O objetivo desse notebook é aplicar a Linguagem R em Ciência de Dados na resolução de problemas de forma não supervisionada.
kMeans
O algoritmo de agrupamento kMeans é um método de quantização vetorial, originário do processamento de sinais, que visa particionar n observações em k clusters em que cada observação pertence ao cluster com a média mais próxima (centros de cluster ou centróide de cluster), servindo como um protótipo de cluster. Isso resulta em um particionamento do espaço de dados.
Execução do kMean (Adaptado da Wikepedia)
O algoritmo kMeans clássico pode ser definido como a soma dos mínimos locais gerados pelos agrupamentos definido como:
Formulação matemática do kMeans
Base USArrests
A base de dados USArrests contém estatísticas por 100.000 habitantes de prisões por agressão, assassinato e estupro em cada um dos 50 estados dos Estados Unidos em 1973.
data('USArrests')
usa = USArrests
head(usa)É muito importante tratar valores ausêntes. A função is.na nos diz se um elemento é NA. Combinada com a função any, podemos descobrir se algum elemento da base é NA.
head(is.na(usa))## Murder Assault UrbanPop Rape
## Alabama FALSE FALSE FALSE FALSE
## Alaska FALSE FALSE FALSE FALSE
## Arizona FALSE FALSE FALSE FALSE
## Arkansas FALSE FALSE FALSE FALSE
## California FALSE FALSE FALSE FALSE
## Colorado FALSE FALSE FALSE FALSEprint(any(is.na(usa)))## [1] FALSETambém é muito importante normalizar os dados. Poderiamos usar normalização por maxmin.
maxmin <- function(x) {
return ((x - min(x))/(max(x) - min(x)))
}
normalize <- function(df) {
return (sapply(df, maxmin))
}
usa = normalize(usa)
head(usa)## Murder Assault UrbanPop Rape
## [1,] 0.7469880 0.6541096 0.4406780 0.3591731
## [2,] 0.5542169 0.7465753 0.2711864 0.9612403
## [3,] 0.4397590 0.8527397 0.8135593 0.6124031
## [4,] 0.4819277 0.4965753 0.3050847 0.3152455
## [5,] 0.4939759 0.7910959 1.0000000 0.8604651
## [6,] 0.4277108 0.5445205 0.7796610 0.8113695Mas vamos usar a normalização pela média e desvio padrão.
usa = scale(usa)
head(usa)## Murder Assault UrbanPop Rape
## [1,] 1.24256408 0.7828393 -0.5209066 -0.003416473
## [2,] 0.50786248 1.1068225 -1.2117642 2.484202941
## [3,] 0.07163341 1.4788032 0.9989801 1.042878388
## [4,] 0.23234938 0.2308680 -1.0735927 -0.184916602
## [5,] 0.27826823 1.2628144 1.7589234 2.067820292
## [6,] 0.02571456 0.3988593 0.8608085 1.864967207summary(usa)## Murder Assault UrbanPop Rape
## Min. :-1.6044 Min. :-1.5090 Min. :-2.31714 Min. :-1.4874
## 1st Qu.:-0.8525 1st Qu.:-0.7411 1st Qu.:-0.76271 1st Qu.:-0.6574
## Median :-0.1235 Median :-0.1411 Median : 0.03178 Median :-0.1209
## Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.00000 Mean : 0.0000
## 3rd Qu.: 0.7949 3rd Qu.: 0.9388 3rd Qu.: 0.84354 3rd Qu.: 0.5277
## Max. : 2.2069 Max. : 1.9948 Max. : 1.75892 Max. : 2.6444Agora nossos dados estão prontos. Vamos aplicar a função de agrupamento kMeans para 2 grupos.
cls = kmeans(usa, centers=2)
print(cls)## K-means clustering with 2 clusters of sizes 30, 20
##
## Cluster means:
## Murder Assault UrbanPop Rape
## 1 -0.669956 -0.6758849 -0.1317235 -0.5646433
## 2 1.004934 1.0138274 0.1975853 0.8469650
##
## Clustering vector:
## [1] 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1
## [39] 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 56.11445 46.74796
## (between_SS / total_SS = 47.5 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"Analisando os grupos:
cls$cluster## [1] 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1
## [39] 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1Conseguimso descobrir qual o número de grupos ideal? Uma alternativa é utilizar uma medida de validação de agrupamento como a silhueta. Para isso precisamos carregar a biblioteca cluster.
require('cluster')## Loading required package: clustersil = silhouette(cls$cluster, dist(usa))
print(sil)## cluster neighbor sil_width
## [1,] 2 1 0.3354254
## [2,] 2 1 0.3254396
## [3,] 2 1 0.3911248
## [4,] 1 2 0.1345762
## [5,] 2 1 0.3774168
## [6,] 2 1 0.2972633
## [7,] 1 2 0.5306315
## [8,] 1 2 0.1743774
## [9,] 2 1 0.5035739
## [10,] 2 1 0.4044931
## [11,] 1 2 0.4194608
## [12,] 1 2 0.5680837
## [13,] 2 1 0.3354701
## [14,] 1 2 0.4428995
## [15,] 1 2 0.5945178
## [16,] 1 2 0.5362530
## [17,] 1 2 0.3496924
## [18,] 2 1 0.4387476
## [19,] 1 2 0.5625723
## [20,] 2 1 0.4890198
## [21,] 1 2 0.3837284
## [22,] 2 1 0.5165960
## [23,] 1 2 0.5986325
## [24,] 2 1 0.2620747
## [25,] 2 1 0.1134541
## [26,] 1 2 0.5240161
## [27,] 1 2 0.5926288
## [28,] 2 1 0.4299099
## [29,] 1 2 0.5870108
## [30,] 1 2 0.1782450
## [31,] 2 1 0.5222275
## [32,] 2 1 0.3865530
## [33,] 2 1 0.2596933
## [34,] 1 2 0.5143664
## [35,] 1 2 0.3618181
## [36,] 1 2 0.4064074
## [37,] 1 2 0.1942476
## [38,] 1 2 0.5253841
## [39,] 1 2 0.3635329
## [40,] 2 1 0.3650274
## [41,] 1 2 0.5325247
## [42,] 2 1 0.3175580
## [43,] 2 1 0.3471312
## [44,] 1 2 0.4078063
## [45,] 1 2 0.4408083
## [46,] 1 2 0.2622062
## [47,] 1 2 0.3313743
## [48,] 1 2 0.4592799
## [49,] 1 2 0.5891363
## [50,] 1 2 0.4400334
## attr(,"Ordered")
## [1] FALSE
## attr(,"call")
## silhouette.default(x = cls$cluster, dist = dist(usa))
## attr(,"class")
## [1] "silhouette"Podemos mostrar graficamente o valor da silhueta por amostra.
plot(sil)
Ou usar a média para avaliar se o valor é bom.
mean(sil[,3])## [1] 0.408489Podemos variar o número de grupos para tentar encontrar o valor ótimo de grupos baseado na medida silhueta.
cls = sapply(2:10, function(k) {
aux = kmeans(usa, centers=k)
sil = silhouette(aux$cluster, dist(usa))
mean(sil[,3])
})Podemos plotar os valores da silhueta.
names(cls) = 2:10
plot(names(cls), cls, type = "l")
Usando a biblioteca plotly.
require(plotly)## Loading required package: plotly## Loading required package: ggplot2##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layoutdata = data.frame(cls, k=2:10)
plot_ly(data, x=~k, y=~cls, type='scatter', mode='lines')Vamos carregar duas bibliotecas para nos ajudar a visualizar os dados.
require('gridExtra')## Loading required package: gridExtrarequire('factoextra')## Loading required package: factoextra## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBaVamos visualizar os agrupamentos.
plot = lapply(2:5, function(k) {
cls = kmeans(usa, centers=k)
fviz_cluster(cls, data=usa)
})
do.call("grid.arrange", plot)
Comprimindo Áudio com kMeans
Um experimento interessante é a tarefa de comprimir áudio utilizando o algoritmo de agrupamento kMeans. Para isso vamos precisar das bibliotecas audio e seewave.
require('audio')## Loading required package: audiorequire('seewave')## Loading required package: seewave##
## Attaching package: 'seewave'## The following object is masked from 'package:plotly':
##
## exportVamos baixar uma música da internet com permissão de reprodução pelo pixabay. Essa música tem o formato MP3.
url = 'https://cdn.pixabay.com/download/audio/2021/04/07/audio_0bed53371b.mp3?filename=blues-vibes-100-bpm-michael-kobrin-3780.mp3'
download.file(url, 'audio.mp3')Na sequencia, precisamos converter para WAV e pegar uma amostra para podermos demostrar a compressão. Para isso vamos usar o programa ffmpeg.
system('ffmpeg -i audio.mp3 audio.wav')
system('ffmpeg -i audio.wav -ac 1 mono.wav')
system('ffmpeg -i mono.wav -ss 00:00 -to 00:10 out.wav')Podemos carregar a música.
sound = load.wave("out.wav")
class(sound)## [1] "audioSample"E plotar…
plot(sound, type = "l")
Usando plotly…
data = data.frame(as.numeric(sound), x=1:length(sound))
plot_ly(data, x=~x, y=~sound, type='scatter', mode='lines')